Recursos do Amazon Personalize

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Crie recomendações
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Ajuste as recomendações
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Gere recomendações
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Mensure o impacto da recomendação
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Recursos da IA generativa
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Crie recomendações

Maximize o engajamento e a fidelidade à marca recomendando proativamente ações adaptadas às necessidades individuais dos usuários em tempo real. A fórmula de próxima melhor ação (aws-next-best-action) gera recomendações de ações que seus usuários provavelmente tomarão com base em seu comportamento anterior. Use a fórmula de próxima melhor ação para recomendar ações de alto valor, como inscrição em programas de fidelidade, assinatura de um boletim informativo, exploração de uma nova categoria, download de um aplicativo etc. Saiba mais.

O Amazon Personalize oferece segmentação inteligente de usuários para que você execute campanhas de prospecção mais eficazes em seus canais de marketing. Com nossas duas fórmulas simples, você pode segmentar automaticamente seus usuários com base no interesse em diferentes categorias de produtos, marcas e muito mais. O «aws-item-affinity» identifica usuários de acordo com o interesse em itens específicos, como filmes, músicas ou produtos. Já o «aws-item-attribute» identifica os usuários com base em atributos importantes para cada um, como gênero ou faixa de preço. A segmentação inteligente de usuário pode ajudar você a promover o engajamento com campanhas de marketing, aumentar a retenção por meio de mensagens direcionadas e melhorar o retorno sobre o investimento de seus gastos com marketing. Saiba mais.

Recomendações customizadas especialmente para casos de uso comuns em setores como Varejo e Mídia e Entretenimento tornam a entrega de experiências personalizadas de usuário com alta performance algo simples e rápido. Você pode escolher entre casos de uso como “Frequentemente comprados juntos”, “Em alta”, “Porque você assistiu X”, “Melhores produtos para você” e muito mais. Você pode mapear seus dados para um recomendador que se aplica a suas necessidades de negócio e o Amazon Personalize escolherá as configurações ideais para seu caso de uso e automatizará a criação e a manutenção de recomendações personalizadas, acelerando o tempo até o mercado. Saiba mais.

A fórmula Personalização para usuários é otimizada para todos os cenários de recomendação personalizada. Ela prevê os itens com os quais o usuário irá interagir com base em interações, itens e conjuntos de dados do usuário. Ao recomendar itens, ela usa a exploração automática de item para aprimorar a descoberta e a interação. Saiba mais.

Aumente a capacidade de descoberta do seu catálogo destacando itens semelhantes para seus usuários. A fórmula Itens semelhantes (aws-similar-items) gera recomendações de itens semelhantes a um item que você especificar. Use essa fórmula para ajudar os clientes a descobrirem novos itens no catálogo com base no comportamento anterior deles e nos metadados do item. Recomendar itens semelhantes pode aumentar a interação do usuário, a taxa de cliques e a taxa de conversão para sua aplicação.

Classificações personalizadas são uma lista de itens recomendados que são reclassificados para um usuário específico. Elas serão úteis se você tiver uma coleção de itens ordenados, como resultados de pesquisa, promoções ou listas pré-selecionadas, e quiser fornecer uma reclassificação personalizada para cada usuário. O Amazon Personalize permite a você destacar o que acha que pode ser relevante para seus usuários e, ao mesmo tempo, atingir suas prioridades de negócios e garantir a melhor experiência de cliente. Saiba mais.

Um dos problemas mais desafiadores na elaboração de recomendações relevantes é fazer as recomendações certas quando novos itens são adicionados ao seu catálogo. O Amazon Personalize permite que você gere recomendações de qualidade para novos produtos e conteúdo recente ao criar o equilíbrio adequado entre recomendações para itens novos e existentes em seu catálogo. Saiba mais.

O recomendador Trending-Now ajuda os clientes a recomendar itens que estão ganhando popularidade no ritmo mais rápido entre seus usuários. Os clientes também podem definir a frequência de identificação dos itens mais populares, com opções para atualizar as recomendações a cada 30 minutos, 1 hora, 3 horas ou 1 dia, de acordo com os dados de interação mais recentes dos usuários.

Ajuste as recomendações

Personalizar resultados de pesquisa com a integração do Amazon Personalize e do OpenSearch A pesquisa é crucial para engajar os usuários, pois traz tráfego de alta intenção de pessoas que buscam produtos específicos. Melhore a relevância de seus resultados de pesquisa incorporando os interesses e necessidades exclusivos de cada usuário por meio da inteligência baseada em ML do Amazon Personalize. Usando o plug-in Amazon Personalize Search Ranking no OpenSearch v2.9 e superior, você pode aumentar itens relevantes nos resultados de pesquisa de um usuário específico com base em seus interesses, contexto e interações passadas em tempo real. Você também pode controlar o nível de personalização de cada consulta de pesquisa para garantir o máximo de flexibilidade e controle sobre sua experiência de pesquisa. Personalizar seus resultados de pesquisa pode aumentar o engajamento do usuário, a taxa de cliques e a taxa de conversão de sua aplicação.

Aplique regras de negócios para fornecer a experiência ideal de cliente. O Amazon Personalize permite que você amplie automaticamente as recomendações. Por exemplo, eliminar por filtro itens comprados recentemente, destacar conteúdo premium se um usuário estiver em um nível específico de assinatura, ou garantir que 20% do carrossel seja preenchido com artigos de esporte em alta. Você pode modificar as regras de filtro com filtros dinâmicos, sem precisar criar permutações separadas. Saiba mais.

Promova itens específicos ou conteúdos baseados em regras que se alinhem com suas metas de negócios. Com esse recurso, você pode controlar a porcentagem de conteúdo promovido de acordo com suas recomendações para personalizar ainda mais a experiência de cada usuário. O Amazon Personalize encontra automaticamente os itens ou conteúdos mais relevantes a serem promovidos para cada usuário dentro da regra fornecida e distribui de acordo com as recomendações do usuário. Saiba mais.

Acesse informações contidas em descrições de produto, avaliações, sinopses de filmes ou outros textos não estruturados para gerar recomendações altamente relevantes para os usuários. Forneça textos não estruturados como parte de seu catálogo, e o Amazon Personalize extrairá automaticamente as informações mais importantes para uso ao gerar recomendações. Os idiomas com suporte incluem: chinês (simplificado e tradicional), inglês, francês, alemão, japonês, português e espanhol. Saiba mais.

Ao gerar recomendações, considere sempre o que é relevante para os seus usuários e para o seu negócio. Além da relevância, é possível definir um objetivo para influenciar a geração dessas recomendações. Eles podem ser usados para maximizar o tempo gasto em uma plataforma, a interação do usuário, a margem de lucro, a receita ou qualquer métrica numérica que você definir como importante para sua empresa. Saiba mais.

Gere recomendações

O Amazon Personalize oferece flexibilidade para usar dados em tempo real ou em lote com base no que for mais apropriado para seu caso de uso. Por exemplo, dados em tempo real podem ser mais apropriados para recomendações de produtos ou conteúdo em um site ou aplicativo. Faça com que suas recomendações sejam relevantes respondendo em tempo real à evolução das intenções dos usuários. Os dados em lote podem ser mais apropriados para campanhas com ampla notificação. Por exemplo, você pode criar recomendações para um grande número de usuários ou itens de uma só vez, e armazenar e disponibilizar essas recomendações para fluxos de trabalho orientados por lotes, como sistemas de e-mail. O Amazon Personalize agora oferece suporte a importações em massa incrementais de conjuntos de dados, uma nova opção para carregar dados e aprimorar a qualidade das recomendações. Você pode reunir facilmente novos registros a dados existentes em seus conjuntos de dados. Saiba mais.

Fazer recomendações relevantes exige que você considere o contexto em que elas serão vistas. Com recomendações contextuais, você entrega uma experiência mais personalizada aos clientes e aumenta a relevância das recomendações ao gerá-las dentro do contexto, por exemplo o tipo de dispositivo, hora do dia e muito mais. Saiba mais.

Mensure o impacto da recomendação

O Amazon Personalize permite que os clientes entendam automaticamente o impacto do Personalize em seus objetivos de negócios, como acréscimos ao carrinho, visualizações de página e cliques. Os clientes podem mensurar o resultado do negócio de qualquer recomendação do Personalize ao calcular o impacto de qualquer evento enviado ao sistema. Quando o usuário conclui uma ação (ou seja, evento), esses dados são enviados ao Personalize e o impacto total é calculado. Saiba mais.

Recursos da IA generativa

O Amazon Personalize Content Generator usa IA generativa para tornar as recomendações mais convincentes com texto gerado por modelos básicos. Ele melhora a personalização ao acompanhar cada recomendação com um trecho personalizado que descreve a semelhança temática entre os itens recomendados. Incorpore-o em carrosséis de sites e campanhas de e-mail para substituir títulos genéricos como “Mais como X”, promovendo uma conexão mais profunda com seus usuários finais. Saiba mais.

Os criadores podem usar uma cadeia personalizada no LangChain para integrar perfeitamente o Amazon Personalize com soluções de IA generativa. Com o código LangChain pré-configurado, você pode invocar o Amazon Personalize, recuperar recomendações para uma campanha ou um recomendador e inseri-las perfeitamente em suas aplicações de IA generativa dentro do ecossistema LangChain. Explore uma variedade de casos de uso, incluindo textos de marketing personalizados, recomendação de produtos ou de conteúdo em chatbots ou geração de resumos concisos para conteúdo personalizado. Saiba mais.

O Amazon Personalize aprimora seu fluxo de trabalho de IA generativa ao permitir metadados de itens de retorno como parte da saída de inferência. Selecione até 10 campos, como gênero, classificação e descrição do produto, e use nosso recurso de integração LangChain para alimentar perfeitamente essas recomendações enriquecidas nos modelos básicos. Esse contexto mais robusto ajuda os modelos a gerar conteúdo altamente personalizado para aumentar seu engajamento com os usuários finais. Saiba mais.